هنگامی که نوبت به شناسایی و توقف رفتار نادرست یا رفتارهای ناسازگار می رسد، تیم های نظارتی باید به عنوان کارآگاه عمل کنند و حجم زیادی از داده ها را سازماندهی کنند. همچنین حقیقت درون آن را کشف و بر اساس آنچه می یابند عمل کنند. تیم ها وظیفه دشواری دارند که اساساً سوزن را در انبار کاه پیدا کنند، فقط برای اطمینان از اینکه موارد معدود سوء استفاده از بازار متوقف و گزارش می شود.
هدف اصلی، زمانی که ما در مورد نظارت بر ارتباطات در صنعت مالی صحبت می کنیم، جلوگیری از مسائل قبل از تبدیل شدن به مشکلات واقعی است. ما در مورد سوء رفتار – که می تواند به مواردی مانند پولشویی، تبانی یا تجارت داخلی اشاره داشته باشد – در خدمات مالی زیاد می شنویم، و بسیاری از این موارد را می توان با برخی نظارت های فعال به سرعت شناسایی کرد. اما برای انجام این کار، پلتفرمهای نظارتی باید به شدت موارد مثبت کاذب را کاهش دهند تا از پهنای باند برای بررسی واقعی خطرات برخوردار باشند. یک رویکرد بهتر این کار با دو حوزه فناوری که امروزه در حال رونق است شروع می شود – هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین. هدف این است که همه ارتباطات، از جمله ایمیل، چت و فایل صوتی قابل جستجو شوند و از قدرت هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی استفاده کنند تا فقط مرتبطترین دادهها را در اختیار بازبین قرار دهند. پلتفرمهای نظارت ارتباطی مدرن بهطور یکپارچه ارتباطات را از هر سیستم سیستم ارتباطی سازمانی میکشند تا از پوشش کامل شما اطمینان حاصل کنند. یک رابط کاربری بصری با قابلیت پیکربندی گردش کار پیشرفته، به طور ایمن در فضای ابری با گردش کار سازمانی شما سازگار می شود. یادگیری ماشینی همیشه در پسزمینه اجرا میشود و با هر بازبینی هوشمندتر میشود تا فقط مخاطرهآمیزترین محتوا را ارائه کند و حجم هشدارهای مثبت کاذب را کاهش دهد. هنگامی که یک هشدار معتبر است و نیاز به تحقیق واقعی دارد، بازبینان می توانند از همان سیستم مدرن برای راه اندازی آن تحقیق با مدیریت یکپارچه پرونده استفاده کنند. با همه پیشرفتهای بزرگ در نظارت و سیستمهای مدرن موجود، سوال واضح این است که چرا همه سازمانها به این وضعیت آینده نرفتند؟ یک پاسخ ممکن است فقدان تاریخی شفافیت و توضیح پذیری این مدل ها باشد. واژگان، در حالی که بی اثر هستند، به راحتی توضیح داده می شوند (به عنوان مثال، این ایمیل هشدار داده شده است زیرا این کلمه در آن وجود دارد). ترس زیادی در صنعت در مورد انتقال به مدل های یادگیری ماشینی وجود دارد زیرا اکنون باید از آن دفاع کنید. همانطور که به جلو می رویم، این وظیفه مبتکران نظارت است که مطمئن شوند که تمام هوش مصنوعی شفاف و قابل توضیح است و در نهایت برای قانونگذاران قابل دفاع است. شرکتهای فناوری به سرمایهگذاری در این فناوریهای جدید ادامه خواهند داد تا به دقیقتر و کارآمدتر کردن فرآیندها کمک کنند و به تیمهای نظارتی کمک کنند تا تخلفات را تشخیص دهند. در همین حال، کاربران میتوانند حقیقت را در دادهها کشف کنند و بر اساس آن برای کمک به مبارزه با دستکاری عمل کنند.
https://asaco-it.com/wp-content/uploads/2020/06/Asset-4online-e1595754789705.png00Adloginhttps://asaco-it.com/wp-content/uploads/2020/06/Asset-4online-e1595754789705.pngAdlogin2022-04-04 09:01:332022-04-05 08:52:27چگونه فین تک به مبارزه با سوء استفاده از بازار قبل از وقوع کمک می کند؟